Для просмотра этого контента требуется подписка на JoVE. Войдите или начните свой бесплатный пробный период.

Методическая статья

Чистый сдвиговый ядерный магнитный резонанс: новый инструмент для метаболомики растений

1.8K просмотров

⸱

DOI:

10.3791/62719

⸱

31 июля 2021 г.

 ,  , 
1Departamento de Ciencias - Química, CERMN, Pontificia Universidad Católica del Perú

В этой статье

Краткое содержание

В данной статье представлено использование PSYCHE и SAPPHIRE-PSYCHE в метаболическом профилировании растений и подробно описаны процедуры подготовки образцов и оптимальной регистрации спектров ЯМР Pure Shift. Обсуждаются примеры, с помощью которых выигрыш в разрешении, достигнутый за счет гомоядерного развязки, позволяет получить более полное представление о системе.

Аннотация

Ядерный магнитный резонанс (ЯМР) является одним из самых мощных инструментов, используемых в метаболомике. Это высокоточный и воспроизводимый метод, который не только предоставляет количественные данные, но и позволяет структурно идентифицировать метаболиты, присутствующие в сложных смесях.

Метаболическое профилирование с помощью 1Н ЯМР оказалось полезным при изучении различных типов сценариев развития растений, которые включают оценку состояния посевов, сбор урожая и послеуборочную обработку, метаболическое фенотипирование, метаболические пути, регуляцию генов, идентификацию биомаркеров, хемотаксономию, контроль качества, наименование происхождения и т.д. Однако наложение сигнала на большое количество резонансов с расширенными кратностями J-связи затрудняет анализ спектров и их интерпретацию, а также представляет собой ограничение для классического1-Н ЯМР-профилирования.

В последнее десятилетие были разработаны новые методы широкополосного гомоядерного развязки ЯМР, с помощью которых мультиплетные сигналы коллапсируются на одиночные резонансные линии, обычно называемые методами чистого сдвига, для преодоления проблемы разрешения спектров, присущей классическим спектрам ЯМР 1Н.

Здесь представлен пошаговый протокол приготовления экстракта растения и процедура регистрации оптимальных спектров Pure Shift PSYCHE и SAPPHIRE-PSYCHE в трех различных растительных матрицах - листьях растений ванили , клубнях картофеля (S. tuberosum) и капском крыжовнике (P. peruviana). Обсуждается влияние выигрыша в разрешении при метаболической идентификации, корреляционном анализе и многомерном анализе по сравнению с классическими спектрами.

Введение

Полный набор метаболитов, из которых состоит организм – субстраты, промежуточные продукты и конечные продукты биологических процессов – был введен в 1998 году термином «метаболом». Хорошо известно, что метаболом тесно связан с фенотипом и представляет особый интерес для растений, так как отражает прямое взаимодействие между генотипом и окружающей средой 1,2. Таким образом, определение характеристик метаболомного профиля приобрело первостепенное значение для растений. Благодаря идентификации и количественной оценке биомаркеров (ключевых метаболитов) и метаболических паттернов, стало возможным различие между видами, сортами, стадиями развития, патогенными заболеваниями или условиями окружающей среды (ежедневные и сезонные изменения, почвы, водный стресс, механический стресс, сбор урожая и послеуборочная обработка), среди прочего 3,4,5.

Масс-спектрометрия (МС) и спектроскопия ядерного магнитного резонанса (ЯМР) являются наиболее широко используемыми аналитическими платформами для этой цели. В отличие от методологий МС, ЯМР представляет собой высоковоспроизводимый, непредвзятый, количественный, точный и неразрушающий метод, который требует минимальной подготовки образца, что делает его пригодным для метаболомных исследований. Однако, по сравнению с методами МС, присущая им низкая чувствительность является ограничением. В последние годы благодаря использованию магнитов с высоким полем, криогенных зондов, устройств с микрокатушками и методов динамической ядерной поляризации (ДНП) чувствительность ЯМР значительно улучшилась. При последнем подходе, например, выигрыш в чувствительности составлял на уровне двух-трех порядков величины 6,7. На сегодняшний день почти 20% опубликованных исследований по метаболомике основаны на ЯМР, и их числорастет7.

Несмотря на то, что протонный ЯМР является самым популярным и чувствительным экспериментом для метаболомики ЯМР, у него есть некоторые недостатки. Во-первых, все 1 Н ЯМР-сигналы, обнаруженные в образце, распределяются в маленьком окне, соответствующем окну химического сдвига протонов, что приводит к переполнению спектров. Во-вторых, гомоядерная скалярная связь расщепляет сигналы на несколько составляющих (кратность сигнала), распространяя протонный сигнал в более широком диапазоне частот, что еще больше усложняет чтение спектров за счет увеличения скученности и перекрытия сигнала. Кроме того, метаболомика ЯМР используется при анализе смесей, обычно содержащих от 50 до 300 молекул в наблюдаемой концентрации ЯМР, с получением сложных спектров, состоящих из 200-2000 пиков.

Гомоядерное развязывающее протонное ЯМР, также известное как чистый сдвиг, представляет собой метод, который индуцирует коллапс мультиплетного сигнала в один пик. Он является отличным инструментом для повышения разрешения сигнала в скученных спектрах 8,9,10 и поэтому представляет собой удобный инструмент для метаболомики растений11.

В последнее десятилетие появились новые последовательности импульсов Pure Shift, повышающие как чувствительность, так и развязку. Область их применения также расширилась: от выяснения молекулярной структуры12,13 до флюксомики14, присвоения смеси 15,16,17, измерений трансляционной диффузии 18, энантиомерной дискриминации19, распределения единиц в сополимерах20 и т.д.

Исторически сложилось так, что эксперименты Broadband Pure Shift страдают от низкой чувствительности и сложных методов обработки, что ограничивает их возможности при оценке биологическихэкстрактов. В 2014 году Foroozandeh et al. опубликовали новый эксперимент Pure Shift, PSYCHE (Pure Shift Yielded by Chirp Excitation), основанный на последовательности импульсов anti-z-COSY, который дал превосходную гомоядерную развязку и улучшенные значения чувствительности. Однако, поскольку PSYCHE является экспериментом с двумерной интерферограммой, в котором собираются фрагменты данных во временной области, он страдает от периодических артефактов боковой полосы, которые возникают в результате искажений модуляции J-связи по краям блока. В сложных смесях эти артефакты дают более крупные сигналы, чем те, которые связаны с метаболитами, присутствующими в очень низких концентрациях, что затрудняетанализ. Существует два метода удаления этих артефактов - TSE-PHYCHE22 и более поздняя модификация эксперимента PSYCHE под названием SAPPHIRE-PSYCHE (Sideband Averaging by Periodic PHase Incrementation of Residual J Evolution).

В 2019 году мы впервые продемонстрировали11, что метод SAPPHIRE-PSYCHE Pure Shift, который удаляет артефакты практически без штрафа к чувствительности23, может быть использован для анализа сложных биологических смесей, таких как экстракты плодов Physalis peruviana, широко известного как капский крыжовник11. Мы показали, что эти методы повышают производительность анализа метаболомных данных, таких как метаболическое распределение, корреляционный анализи анализ многомерных коэффициентов. С тех пор было проведено несколько метаболомных исследований Pure Shift на различных биологических матрицах, таких как мягкие кораллы24, зверобой25, мед26,27, чай27, масло мяты перечной26 и грецкие орехи28, что продемонстрировало его важность в качестве нового инструмента для метаболомного анализа. Парадоксально, но в подавляющем большинстве этих исследований использовалась стандартная и простая в реализации последовательность импульсов PSICHE, доступная в любой библиотеке спектрометров, вместо последовательности импульсов SAPPHIRE-PSYCHE, которая, как было показано, работает лучше. Тем не менее, для правильной настройки требуется лучшее понимание последовательности импульсов.

Данная работа призвана помочь новым пользователям применять методы Pure Shift при изучении растений, в частности, листьев Vanilla sp (V. planifolia и V. pompona)29, клубней картофеля (S. tuberosum)30 и капского крыжовника (P. peruviana)31. Подробно описаны пробоподготовка, экспериментальная установка ЯМР, сбор и анализ данных. Кроме того, протокол включает в себя ключевые замечания, чтобы помочь исследователям, новичкам в этой области, правильно организовать эксперименты PSYCHE и SAPPHIRE-PSYCHE в метаболомном профилировании растений.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Протокол

1. Подготовка образцов

  1. Капский крыжовник
    1. Поместите 100-200 г свежих фруктов в вазу блендера. Выдерживайте при температуре 4 °C в течение 30 минут, а затем гомогенизируйте в лабораторном блендере.
    2. Сразу же переложите сок в пластиковые пробирки объемом 50 мл, заморозьте их в жидком азоте и лиофилизируйте до сухости в течение 4-5 дней.
    3. Измельчите лиофилизированный материал до мелкого порошка с помощью электрической кофемолки.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Работа с сухим материалом должна производиться быстро, так как порошок обладает высокой гигроскопичностью.
    4. Взвесьте 1 г измельченного материала и добавьте 10 мл сверхчистой воды. Вортекс в течение 1 мин.
    5. Обрабатывайте ультразвуком в течение 20 мин при 10 °C, а затем центрифугируйте при 23 000 × г в течение 20 мин при 10 °C.
    6. Восстановите надосадочную жидкость и отфильтруйте ее через шприцевой фильтр 13 мм из политетрафторэтилена (ПТФЭ) 0,45 мкм.
    7. Лиофилизировать 1 мл отфильтрованного экстракта до состояния сухого состояния, а затем повторно суспендировать полученное твердое вещество в 0,9 мл 200 мМ буфера оксалата натрия pH 4. Вихрь.
    8. Полученный образец лиофилизируют до сухости и растворяют в 0,9 мл оксида дейтерия, содержащего 5 мМ 3-(триметилсилил)пропионовой-2,2,3,3-d4 кислой натриевой соли (ТМСП-д4).
    9. Наполните ЯМР-пробирку 0,6 мл образца с помощью микропипетки.
  2. Листья ванили
    1. Соберите листья, очистите их влажной папиросной бумагой и заморозьте целиком в жидком азоте.
    2. Разломайте листья на мелкие кусочки и лиофилизируйте в течение 4 дней до сухости.
    3. Измельчите сухое вещество до мелкого порошка с помощью электрической кофемолки.
    4. Взвесьте 50 мг измельченного материала и добавьте 0,75 мл фосфатного буфера pH 6,0 в оксид дейтерия, содержащий 0,1% TMSP (w/w) и 0,75 мл метанола-d4. Вортекс в течение 1 мин.
    5. Обрабатывать ультразвуком в течение 20 минут при температуре 25 °C.
    6. Центрифугируйте при 13 000 × г в течение 10 мин при 25 °C.
    7. Восстановите надосадочную жидкость (~1,3-1,4 мл) и отфильтруйте ее через шприцевой фильтр 13 мм из ПТФЭ 0,45 мкм.
    8. Наполните ЯМР-пробирку 0,6 мл отфильтрованного образца с помощью микропипетки.
  3. Клубни картофеля
    1. Очистите и нарежьте от 4 до 8 клубней. Сразу же поместите примерно 125 г материала в стоячие пакеты и заморозьте их в жидком азоте.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Во избежание окисления во время обработки держите картофель влажным.
    2. Лиофилизируйте от 4 до 6 дней до полной сухости.
    3. Измельчите сухое вещество до мелкого порошка с помощью электрической кофемолки.
    4. Взвесьте 160 мг молотого клубня и добавьте 1,6 мл деионизированной воды. Вортекс в течение 1 мин.
    5. Обрабатывать ультразвуком в течение 45 минут при 10 °C.
    6. Центрифуга при 23 000 x g в течение 20 мин при 10 °C.
    7. Восстановите надосадочную жидкость (~1,5 -1,6 мл) и выпарьте ее до сухости в охлаждаемом центробежном вакуумном концентраторе в течение 16 ч при температуре 10 °C.
    8. Добавить к полученному твердому веществу (20-25 мг) 0,9 мл 100 мМ оксалата натрия в буфере рН 4, вихревом и выпарить в течение 16 ч при 10 °С.
    9. Растворить полученное твердое вещество в 0,9 мл оксида дейтерия, содержащего 3 мМ ТМСП.
    10. Центрифугируйте при давлении 23 000 x g в течение 5 мин при 10 °C и отфильтруйте надосадочную жидкость непосредственно в ЯМР-пробирку через шприцевой фильтр из ПТФЭ 0,45 мкм диаметром 13 мм.
      ПРИМЕЧАНИЕ: В этом случае была проведена прямая фильтрация в ЯМР-пробирку для уменьшения этапов подготовки более 1000 образцов.

2. Сбор и обработка ЯМР-данных

  1. Первичная настройка ЯМР
    1. Перенесите образцы на ЯМР-спектрометр.
    2. Настройте и совместите головку зонда.
    3. Зафиксируйте и зафиксируйте образец.
    4. Откалибруйте жесткий импульс под углом 90°. Откалибруйте импульс 90° с помощью любой из стандартных процедур.
    5. Запуск стандартного 1D протонного ЯМР-спектра.
  2. Эксперимент PSYCHE
    1. Выберите последовательность импульсов reset_psyche_1d из библиотеки Bruker Topspin (рисунок S1). Используйте следующие стандартные параметры: спектральная ширина 5 кГц (SW2), задержка восстановления релаксации не менее 1 или 2 секунд (D1), 16 фиктивных сканирований (DS), 64 или 128 точек комплексных данных на блок (L31) и 64 или 128 сканирований (NS) (рисунок S1).
      ПРИМЕЧАНИЕ: L31 — это количество сложных цифровых очков, полученных в каждом блоке Pure Shift, лучше всего установить степень 2. 21
    2. Установите желаемый угол возбуждения импульса CHIRP (CNST61) и 10 кГц для полосы пропускания импульсов CHIRP (CNST60) (рис. S2).
      ПРИМЕЧАНИЕ: Эксперимент PSYCHE основан на схеме анти-z-COSY; следовательно, угол изменения импульса CHIRP должен быть небольшим, чтобы избежать артефактов повторного связывания (рис. 1). Абсолютная интенсивность увеличивается с увеличением угла переворота возбуждения. Периодические артефакты также усиливаются, распространяясь по спектру и увеличивая «шум» (рис. 1). «Шум» становится комбинацией стандартного шума и артефактов взбалтывания. Хорошим компромиссом между чувствительностью и малыми артефактами связи является установка CNST61 = 20°. 19,22
    3. Установите длину жесткого импульса (P1) на ранее откалиброванное значение, а длину импульса формы PSYCHE на 30 мс (P49) (рис. S2).
      ПРИМЕЧАНИЕ: Очень важно откалибровать значение жесткого импульса, так как мощность импульса формы будет автоматически рассчитываться на основе этого значения.
    4. Выберите импульс формы Crp_psyche.20 (SPNAM 37) для элемента PSYCHE (рисунок S2).
    5. Установите силу градиента импульсного поля, приложенного во время работы элемента PSYCHE (GPZ0). Выберите RECT.1 для импульса градиентной формы (GPNAM 0) (Рисунок S2).
      ПРИМЕЧАНИЕ: Слабый градиент магнитного поля прикладывается к элементу PSICHE, как правило, в диапазоне от 1% до 4% от максимальной силы градиента, в зависимости от зонда.
    6. Установите количество блоков для получения для восстановления чистого сдвига FID (TD1) (рисунок S3).
      ПРИМЕЧАНИЕ: PSYCHE получен в качестве псевдо-2D эксперимента, где TD1 — количество блоков интерферограммы Pure Shift. Разрешение спектра зависит от размера спектрального окна (SW1) и общего количества регистрируемых точек, которое составляет TD1*2*L31. Как правило, 16 или 32 блока с 64 или 128 сложными точками на блок обеспечат достаточное цифровое разрешение. Поскольку PSYCHE записывается в виде интерферограммы, большее количество блоков увеличивает цифровое разрешение, а также общее время сбораданных19. Гомоядерные J-связи развиваются в течение каждого блока, что приводит к колебательной J-модуляции 21,23. После преобразования Фурье это создает периодические артефакты боковой полосы, которые зависят от длины блока (рис. 2). Чтобы уменьшить количество артефактов, длительность блока должна быть короткой, обычно менее 16 мс (длительность блока = 2*in0: Рисунок S1). Если длительность блока высокая, уменьшите L31.
    7. Обрабатывайте данные с помощью программы Bruker's Proc_reset AU и преобразования Фурье.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Мы рекомендуем преобразовывать спектр с помощью нулевого заполнения и аподизации синусоидального колокола (рисунок S4).
  3. Эксперимент САПФИР-ПСИХЕЯ
    1. Выберите последовательность импульсов SAPPHIRE-PSYCHE и задайте параметры последовательности импульсов. Стандартными параметрами будут следующие: спектральная ширина 5 кГц (SW3), задержка релаксации не менее 1 или 2 секунд (D1), 16 фиктивных сканирований (DS), 8 или 16 сканирований за приращение (NS) и D2 до 14 мс (рисунок S5).
      ПРИМЕЧАНИЕ: Эта последовательность не входит в репертуар Bruker, однако последовательность и программы обработки можно получить на веб-сайте Манчестерской группы методологии ЯМР, (https://www.nmr.chemistry.manchester.ac.uk/?q=node/426)23. Задержка D2 гарантирует, что релаксация T2 остается постоянной с каждым шагом модуляции J. D2 должно быть больше 1/4*SW1+p16+2*d16. 23
    2. Установите желаемый угол возбуждения импульса CHIRP (CNST20) и 10 кГц для полосы импульсов CHIRP (CNST21) (рис. S6).
      ПРИМЕЧАНИЕ: Как и в обычном эксперименте с PSYCHE, угол переворота импульса CHIRP должен быть коротким, чтобы избежать артефактов повторного связывания. CNST20 = 20° является хорошим компромиссом между чувствительностью и малыми артефактами ресвязывания 21,23,25.
    3. Установите длину жесткого импульса (P1) на ранее откалиброванное значение, а длину импульса формы PSYCHE на 30 мс (P40) (рис. S6).
      ПРИМЕЧАНИЕ: Важно откалибровать значение жесткого импульса, так как мощность импульса формы будет автоматически рассчитываться на его основе.
    4. Выберите импульс PSYCHE_Saltire_10kHz_30m формы для элемента PSYCHE (рисунок S6).
    5. Установите силу градиента импульсного поля, применяемого во время работы элемента PSYCHE (GPZ10). Выберите RECT.1 для импульса градиентной формы (GPNAM 10) (Рисунок S7).
      ПРИМЕЧАНИЕ: Слабый градиент магнитного поля прикладывается к элементу PSICHE, как правило, в пределах от 1% до 4% от максимальной силы градиента, величина, которая зависит от зонда.
    6. Задайте количество приращений модуляции SAPPHIRE J в F2 (TD2) (рис. S7).
      ПРИМЕЧАНИЕ: обычно 8 приращений обеспечивают превосходное подавление артефактов боковой полосы (рис. 2 и 3). Общее количество сканирований итогового FID Pure Shift равно NS*TD2. 23
    7. Установите спектральные окна F1 и F2 (SW1 и SW2) (рисунок S5).
      ПРИМЕЧАНИЕ: SW2 = SW3/(2*TD2) и SW3/SW1 = TD2*N, где TD2 и N являются четными числами23. Эксперимент SAPPHIRE-PSYCHE получен в виде псевдо3D, где F2 кодирует фазовую модуляцию артефакта J-связи, а F1 — получение интерферограммы Pure Shift20. Поскольку SAPPHIRE-PSYCHE устраняет боковые полосы J-модуляции , длительность блока интерферограммы Pure Shift может быть больше, чем у обычной PSYCHE (длительность блока Pure Shift = 1/SW1), обычно от 20 до 40 мс (рис. 2). Однако более длительные блоки сбора данных приводят к более высоким эволюциям J-связи, что потребовало бы большего количества приращений фазовой модуляции J-связи для устранения более сильных боковых полос, достигнутых23.
    8. Задайте количество блоков Pure Shift (TD1) (рисунок S7).
      ПРИМЕЧАНИЕ: Поскольку SAPPHIRE-PSYCHE необходимо компенсировать фазовую модуляцию J-связи первого блока, необходимо получить дополнительный блок. Как правило, 17 (16+1) или 33 (32+1) блока дают достаточное цифровое разрешение23.
    9. Обработайте данные, выполнив программы pm_pshift и pm_fidadd AU с последующим преобразованием Фурье23.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Мы рекомендуем преобразовывать спектр с помощью нулевого заполнения и аподизации синусоидального колокола (рисунок S4).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Результаты

ЯМР-анализ спектра
Эксперименты PSYCHE увеличивают разрешение спектров за счет коллапса связанных резонансов в синглеты21, что, в свою очередь, уменьшает перекрытие и облегчает назначение и анализ данных. Pure Shift NMR можно наносить на растительные экстракты. Здесь мы продемонстрируем его использование в трех различных матрицах: листьях ванили, клубнях картофеля и плодах Physalis peruiana . Повышение разрешения, достигнутое в спектрах этих растительных экстрактов, ви...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Обсуждение

Структурная идентификация метаболитов и количественная оценка являются ключевыми вопросами в характеризации метаболома, данные, которые при многофакторном анализе позволяют лучше понять изучаемую биологическую систему. Подготовка образцов и сбор данных являются критически важными аспектами, которые нуждаются в оптимизации для получения надежных результатов.

В этой статье мы опишем и проиллюстрируем подготовку образцов для ЯМР-анализа трех различных растительны...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Раскрытие информации

У авторов нет конфликта интересов, о котором можно было бы заявить.

Благодарности

Это исследование было профинансировано Consejo Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación Tecnológica (CONCYTEC) - Programa Atracción de Investigadores Cienciactiva - Contract # 008-2017-FONDECYT.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
77500 Series Freezone 4,5 литровый настольныйLabconco77500
Bruker Avance III 500 МГц оснащен 5 мм TCI Z-градиентным криогенным зондомBruker Corporation
Centrivap Холодильные центробежные концентраторы Labconco 7310000 серииLabconco7310000
Оксид дейтерияSigma-Aldrich151882
Кофемолка MKM6003BoschMKM6003
Licuadora Blender 8011S модель Hgb2wts3WaringHgb2wts3
Methanol-d4Sigma-Aldrich151947

Ссылки

  1. Hall, R., Beale, M., Fiehn, O., Hardy, N., Sumner, L., Bino, R. Plant metabolomics: the missing link in functional genomics strategies. The Plant Cell. 14 (7), 1437-1440 (2002).
  2. Fiehn, O. Metabolomics-the link between genotypes and phenotypes. Plant Molecular Biology. 48 (1-2), 155-171 (2002).
  3. Schauer, N., Fernie, A. R. Plant metabolomics: towards biological function and mechanism. Trends in Plant Science. 11 (10), 508-516 (2006).
  4. Kim, H. K., Choi, Y. H., Verpoorte, R. NMR-based plant metabolomics: where do we stand, where do we go. Trends in Biotechnology. 29 (6), 267-275 (2011).
  5. Kumar, R., Bohra, A., Pandey, A. K., Pandey, M. K., Kumar, A. Metabolomics for Plant Improvement: Status and Prospects. Frontiers in Plant Science. 8, (2017).
  6. Dumez, J. -N., et al. Hyperpolarized NMR of plant and cancer cell extracts at natural abundance. Analyst. 140 (17), 5860-5863 (2015).
  7. Emwas, A. -H., et al. NMR Spectroscopy for Metabolomics Research. Metabolites. 9 (7), (2019).
  8. Zangger, K. Pure shift NMR. Progress in Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopy. 86-87, 1-20 (2015).
  9. Foroozandeh, M., Morris, G. A., Nilsson, M. PSYCHE Pure Shift NMR Spectroscopy. Chemistry - A European Journal. 24 (53), 13988-14000 (2018).
  10. Castañar, L. Pure shift NMR: Past, present, and future. Magnetic Resonance in Chemistry. 56 (10), 874-875 (2018).
  11. Lopez, J. M., Cabrera, R., Maruenda, H. Ultra-Clean Pure Shift 1 H-NMR applied to metabolomics profiling. Scientific Reports. 9 (1), 1-8 (2019).
  12. Marcó, N., Gil, R. R., Parella, T. Isotropic/Anisotropic NMR Editing by Resolution-Enhanced NMR Spectroscopy. Chemphyschem: A European Journal of Chemical Physics and Physical Chemistry. 19 (9), 1024-1029 (2018).
  13. Kaltschnee, L., et al. Extraction of distance restraints from pure shift NOE experiments. Journal of Magnetic Resonance. 271, 99-109 (2016).
  14. Sinnaeve, D., et al. Improved Isotopic Profiling by Pure Shift Heteronuclear 2D J-Resolved NMR Spectroscopy. Analytical Chemistry. 90 (6), 4025-4031 (2018).
  15. Timári, I., et al. Real-Time Pure Shift HSQC NMR for Untargeted Metabolomics. Analytical Chemistry. 91 (3), 2304-2311 (2019).
  16. Zhao, Q., et al. Combination of pure shift NMR and chemical shift selective filters for analysis of Fischer-Tropsch waste-water. Analytica Chimica Acta. 1110, 131-140 (2020).
  17. Zhao, Q., et al. Pure Shift NMR: Application of 1D PSYCHE and 1D TOCSY-PSYCHE Techniques for Directly Analyzing the Mixtures from Biomass-Derived Platform Compound Hydrogenation/Hydrogenolysis. ACS Sustainable Chemistry & Engineering. 9 (6), 2456-2464 (2021).
  18. Foroozandeh, M., et al. Ultrahigh-Resolution Diffusion-Ordered Spectroscopy. Angewandte Chemie International Edition. 55 (50), 15579-15582 (2016).
  19. Castañar, L., Pérez-Trujillo, M., Nolis, P., Monteagudo, E., Virgili, A., Parella, T. Enantiodifferentiation through Frequency-Selective Pure-Shift 1H Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopy. ChemPhysChem. 15 (5), 854-857 (2014).
  20. Lopez, J. M., Sánchez, L. F., Nakamatsu, J., Maruenda, H. Study of the Acetylation Pattern of Chitosan by Pure Shift NMR. Analytical Chemistry. , (2020).
  21. Foroozandeh, M., Adams, R. W., Meharry, N. J., Jeannerat, D., Nilsson, M., Morris, G. A. Ultrahigh-Resolution NMR Spectroscopy. Angewandte Chemie International Edition. 53 (27), 6990-6992 (2014).
  22. Foroozandeh, M., Adams, R. W., Kiraly, P., Nilsson, M., Morris, G. A. Measuring couplings in crowded NMR spectra: pure shift NMR with multiplet analysis. Chemical Communications. 51 (84), 15410-15413 (2015).
  23. Moutzouri, P., et al. Ultraclean pure shift NMR. Chemical Communications. 53 (73), 10188-10191 (2017).
  24. Santacruz, L., Hurtado, D. X., Doohan, R., Thomas, O. P., Puyana, M., Tello, E. Metabolomic study of soft corals from the Colombian Caribbean: PSYCHE and 1 H-NMR comparative analysis. Scientific Reports. 10 (1), 5417(2020).
  25. Stark, P., Zab, C., Porzel, A., Franke, K., Rizzo, P., Wessjohann, L. A. PSYCHE-A Valuable Experiment in Plant NMR-Metabolomics. Molecules. 25 (21), 5125(2020).
  26. Kakita, V. M. R., Rachineni, K., Hosur, R. V. Ultraclean Pure Shift NMR Spectroscopy with Adiabatic Composite Refocusing Pulses: Application to Metabolite Samples. ChemistrySelect. 4 (34), 9893-9896 (2019).
  27. Bo, Y., et al. High-resolution pure shift NMR spectroscopy offers better metabolite discrimination in food quality analysis. Food Research International. 125, 108574(2019).
  28. Watermann, S., Schmitt, C., Schneider, T., Hackl, T. Comparison of Regular, Pure Shift, and Fast 2D NMR Experiments for Determination of the Geographical Origin of Walnuts. Metabolites. 11 (1), 39(2021).
  29. Leyva-Zegarra, V., et al. NMR-based leaf metabolic profiling of V. planifolia and three endemic Vanilla species from the Peruvian Amazon. Food Chemistry. , 129365(2021).
  30. Toubiana, D., et al. Morphological and metabolic profiling of a tropical-adapted potato association panel subjected to water recovery treatment reveals new insights into plant vigor. The Plant Journal. 103 (6), 2193-2210 (2020).
  31. Maruenda, H., Cabrera, R., Cañari-Chumpitaz, C., Lopez, J. M., Toubiana, D. NMR-based metabolic study of fruits of Physalis peruviana L. grown in eight different Peruvian ecosystems. Food Chemistry. 262, 94-101 (2018).
  32. Cloarec, O., et al. Statistical total correlation spectroscopy: an exploratory approach for latent biomarker identification from metabolic 1H NMR data sets. Analytical Chemistry. 77 (5), 1282-1289 (2005).
  33. Steuer, R. Review: on the analysis and interpretation of correlations in metabolomic data. Briefings in Bioinformatics. 7 (2), 151-158 (2006).
  34. Trygg, J., Holmes, E., Lundstedt, T. Chemometrics in Metabonomics. Journal of Proteome Research. 6 (2), 469-479 (2007).
  35. Worley, B., Powers, R. Multivariate Analysis in Metabolomics. Current Metabolomics. 1 (1), 92-107 (2013).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Перепечатки и разрешения

Теги

SAPPHIRE PSYCHE
Чистый сдвиговый ядерный магнитный резонанс: новый инструмент для метаболомики растений
Связаться с нами
Порекомендовать библиотеке

Конфиденциальность

Условия использования

Политики

© 2026 MyJoVE Corporation. Все права защищены.